Wissensbibliothek

Dieser Artikel argumentiert, dass die Leistung des maschinellen Lernens im Finanzbereich stark davon abhängt, wie das Prognoseziel definiert wird. Anders als ein festes medizinisches Label kann ein Trading-Ziel Renditen, Kursanstiege, Volatilität, Drawdown…

Der Artikel entwickelt eine automatisierte USDJPY-Strategie auf Tageskerzen, die bullische und bärische Engulfing-Kerzen als Umkehrsignale nutzt. Er definiert die Muster durch den Vergleich von Eröffnungs- und Schlusskurs der aktuellen Kerze mit den Preisen…

Der Artikel beschreibt Martingale-Ansätze, bei denen Verlustpositionen durch größere Trades oder durch zusätzliche Positionen zu günstigeren Preisen erweitert werden. Ziel ist, frühere Verluste durch eine spätere günstige Bewegung oder einen Rücksetzer…

Der Artikel schlägt vor, gegenseitige Information (MI) zu verwenden, um auszuwählen, welches von mehreren möglichen Trading-Zielen ein Black-Box-Regressionsmodell lernen soll. Die Beispiele vergleichen künftige Preisänderungen, gleitende Durchschnitte,…

Der Artikel skizziert einen Expert Advisor für mehrere Symbole, der für jedes ausgewählte Instrument eine zweistündige Kursspanne von 10:00 bis 12:00 UTC+2 erfasst. Nach Ende der Spanne kann ein Ausbruch nach oben einen Kauf auslösen, wenn der…

Der Artikel skizziert einen Expert Advisor für mehrere Symbole, der Reversions- und Momentumsignale für jedes Instrument getrennt auswertet. Er berechnet einen Z-Score anhand des Kurses im Verhältnis zu einem gleitenden Durchschnitt und dessen…

Der Artikel beschreibt einen MetaTrader Expert Advisor, der gängige Candlestick-Muster aus einer, zwei oder drei Kerzen findet und markiert. Sie können nach einer bestimmten Formation suchen oder alle unterstützten Muster in einem ausgewählten historischen…

Der Artikel erklärt, wie der Goertzel-Algorithmus ausgewählte Frequenzen der diskreten Fourier-Transformation effizient berechnet. Das macht ihn zu einer Option, wenn nur ein begrenzter Bereich von Zyklusperioden relevant ist. Beschrieben wird eine Klasse,…

Dieses Notebook wendet TabM, einen Ansatz mit neuronalen Netzen für Tabellendaten, auf Prognosezeilen für Wechselkurspaare an, ohne die Daten als Sequenz zu behandeln. Es verwendet eine gemeinsame Runner-Infrastruktur, um die Vorverarbeitung innerhalb jedes…

Dieses Notebook erstellt ein tägliches Merkmals-Panel für eine Long-Short-Rangstrategie über zwanzig FX-Paare. Es fasst vierstündige Kassakursbalken zu Sitzungen zusammen, die mit dem Rollover um 5 PM in New York enden, und erstellt daraus nachlaufende…

Dieses Notebook erläutert, wie Double Machine Learning (DML) schätzt, ob FX-Momentum zukünftige Renditen beeinflusst, nachdem konfigurierte Störfaktoren berücksichtigt wurden. Es unterscheidet diese Interventionsfrage von einer Prognose: Prädiktive Modelle…

Dieses Notebook untersucht, wie sich die Positionsgröße auf FX-Backtests auswirkt, nachdem das Modell bereits die zu handelnden Währungspaare ausgewählt hat. Es übernimmt Prognosen, Signalzuordnung, Kosten und Ausführungseinstellungen der besten Baseline und…

Dieses Dokument beschreibt einen gemeinsamen Workflow zum Training temporaler Faltungsnetze mit täglichen Daten zu FX-Paaren. Ein Modell verarbeitet eine Sequenz fester Länge; fehlt ein erwarteter Tag, ist jedes Zeitfenster, das diese Lücke überbrückt, nicht…

Dieses Notebook beschreibt einen TabM-Workflow für Modelle zu Währungspaaren. TabM wendet ein kleines neuronales Netz auf jede Entscheidungszeile an, statt die Beobachtungen als Sequenz zu behandeln. Das Notebook übernimmt Architektur und…

Dieses Notebook prüft, ob Gradient-Boosted Trees die Querschnittsrangfolge von Währungspaaren gegenüber einem regularisierten linearen Modell verbessern. Das FX-Universum umfasst Paare mit gemeinsamen Währungen, daher sind die Beobachtungen abhängig: Eine…

Dieses Notebook prüft, ob vierstündige Spot-FX-Daten eine tägliche Querschnittsstrategie unterstützen können, die Währungspaare nach Momentum und Carry ordnet. Es testet, ob für die deklarierten Instrumente zu jedem Entscheidungszeitpunkt Kurse vorliegen, ob…

Dieses Notebook beschreibt eine Double-Machine-Learning-Analyse des Effekts einer FX-Momentum-Behandlung nach Anpassung um festgelegte Störvariablen. Flexible Hilfsmodelle schätzen anhand dieser Störvariablen Ergebnis und Behandlung; Cross-Fitting nutzt…

Dieses Notebook konfiguriert einen NLinear-Prognoselauf für FX-Paare. Das Modell verwendet ein festes, lückenlos aufeinanderfolgendes Rückblickfenster und zieht den zuletzt beobachteten Wert ab, sodass es auf Veränderungen in diesem Fenster ausgerichtet…

Dieses Notebook prüft die vollständige Menge kanonischer Validierungsvorhersagen für eine Studie zu FX-Paaren. Es kontrolliert Modellidentität, Verfügbarkeit der Artefakte, Vollständigkeit, Abdeckung der konfigurierten Labels und Übereinstimmung der…

Dieses Notebook prüft die registrierten Validierungsvorhersagen einer Studie zu FX-Paaren. Es kontrolliert, ob der Katalog die konfigurierte Modellpopulation, vollständige Vorhersagesätze, verfügbare Artefakte und aktuelle Modellidentitäten umfasst.…

Dieses Notebook vergleicht die Korrektheit und Laufzeit von VectorBT Pro und VectorBT OSS mit ML4T anhand unterstützter Fallstudienstrategien. Es behandelt die Portfolioallokation mit ETF, den Devisenhandel mit USD-Notierung und ein Aktienpanel aus US für…

Dieses Notebook beschreibt einen gemeinsamen Ablauf zum Anpassen temporaler Faltungsnetzwerke an tägliche FX-Paardaten. Statt jedes Datum als isolierte Merkmalszeile zu behandeln, verwendet das Modell einen festen Rückblick auf aufeinanderfolgende…

Diese Fallstudie bewertet tägliche Momentum- und Carry-Signale in einem kleinen, korrelierten Universum von G10-Spot-Währungspaaren. Der Ablauf reicht von Machbarkeitsprüfungen und zukunftsgerichteten Renditelabels über konstruierte und modellbasierte…

Das Dokument erläutert die Erstellung von Merkmalen für Währungspaare anhand dreier geschätzter Zeitreihenmodelle: eines Zustandsraumfilters zur Schätzung eines langsam veränderlichen Preisniveaus, eines zweizuständigen Hidden-Markov-Modells für…